遗传算法经典实例

遗传算法的程序实例

f(x)=10*sin(5x)+7*cos(4x) x∈[0,10] 一、初始化(编码)

initpop.m函数的功能是实现群体的初始化，popsize表示群体的大小，chromlength表示染色体的长度(二值数的长度)，

长度大小取决于变量的二进制编码的长度(在本例中取10位)。 代码:

%Name: initpop.m %初始化

function pop=initpop(popsize,chromlength) pop=round(rand(popsize,chromlength));

% rand随机产生每个单元为 {0,1} 行数为popsize，列数为chromlength的矩阵， % roud对矩阵的每个单元进行圆整。这样产生的初始种群。 二、计算目标函数值

1、将二进制数转化为十进制数(1) 代码:

%Name: decodebinary.m

%产生 [2^n 2^(n-1) ... 1] 的行向量，然后求和，将二进制转化为十进制 function pop2=decodebinary(pop)

[px,py]=size(pop);

遗传算法经典学习Matlab代码

遗传算法实例:

也是自己找来的，原代码有少许错误，本人都已更正了，调试运行都通过了的。

对于初学者，尤其是还没有编程经验的非常有用的一个文件

遗传算法实例

% 下面举例说明遗传算法 %

% 求下列函数的最大值 %

% f(x)=10*sin(5x)+7*cos(4x) x∈[0,10] %

% 将 x 的值用一个10位的二值形式表示为二值问题，一个10位的二值数提供的分辨率是每为 (10-0)/(2^10-1)≈0.01。 %

% 将变量域 [0,10] 离散化为二值域 [0,1023], x=0+10*b/1023, 其

中 b 是 [0,1023] 中的一个二值数。 %

% %

%--------------------------------------------------------------------------------------------------------------%

%--------------------------------------------------------------------------------------------------------------%

% 编程

最新发布的MATLAB Release 14已经包含了一个专门设计的遗传算法与直接搜索工具箱（Genetic Algorithm and Direct Search Toolbox，GADS）。使用遗传算法与直接搜索工具箱，可以扩展MATLAB及其优化工具箱在处理优化问题方面的能力，可以处理传统的优化技术难以解决的问题，包括那些难以定义或不便于数学建模的问题，可以解决目标函数较复杂的问题，比如目标函数不连续、或具有高度非线性、随机性以及目标函数没有导数的情况。

本章节首先介绍这个遗传算法与直接搜索工具箱，其余各节分别介绍该工具箱中的遗传算法工具及其使用方法。

遗传算法与直接搜索工具箱概述

本节介绍MATLAB的GADS（遗传算法与直接搜索）工具箱的特点、图形用户界面及运行要求，解释如何编写待优化函数的M文件，且通过举例加以阐明。

8.1.1 工具箱的特点

GADS工具箱是一系列函数的集合，它们扩展了优化工具箱和MATLAB数值计算环境的性能。遗传算法与直接搜索工具箱包含了要使用遗传算法和直接搜索算法来求解优化问题的一些例程。这些算法使我们能够求解那些标准优化工具箱范围之外的各种优化问题。所有工具箱函数都是MATLAB的M文件，这些文件由实现特定优化算

第八章 使用MATLAB遗传算法工具

最新发布的MATLAB 7.0 Release 14已经包含了一个专门设计的遗传算法与直接搜索工具箱（Genetic Algorithm and Direct Search Toolbox，GADS）。使用遗传算法与直接搜索工具箱，可以扩展MATLAB及其优化工具箱在处理优化问题方面的能力，可以处理传统的优化技术难以解决的问题，包括那些难以定义或不便于数学建模的问题，可以解决目标函数较复杂的问题，比如目标函数不连续、或具有高度非线性、随机性以及目标函数没有导数的情况。

本章8.1节首先介绍这个遗传算法与直接搜索工具箱，其余各节分别介绍该工具箱中的遗传算法工具及其使用方法。

8.1 遗传算法与直接搜索工具箱概述

本节介绍MATLAB的GADS（遗传算法与直接搜索）工具箱的特点、图形用户界面及运行要求，解释如何编写待优化函数的M文件，且通过举例加以阐明。

8.1.1 工具箱的特点

GADS工具箱是一系列函数的集合，它们扩展了优化工具箱和MATLAB数值计算环境的性能。遗传算法与直接搜索工具箱包含了要使用遗传算法和直接搜索算法来求解优化问题的一些例程。这些算法使我们能够求解那些标准优化工具箱范围之外的各种优化

关于遗传算法的介绍和简单应用。

遗传算法

遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法，它最初由美国Michigan大学J.Holland教授于1975年首先提出来的，并出版了颇有影响的专著《Adaptation in Natural and Artificial Systems》，GA这个名称才逐渐为人所知，J.Holland教授所提出的GA通常为简单遗传算法（SGA）。

基本概念

遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智能计算中的关键技术。 对于一个求函数最大值的优化问题(求函

数最小值也类

What is a genetic algorithm?

●Methods of representation

●Methods of selection

●Methods of change

●Other problem-solving techniques

Concisely stated, a genetic algorithm (or GA for short) is a programming technique that mimics biological evolution as a problem-solving strategy. Given a specific problem to solve, the input to the GA is a set of potential solutions to that problem, encoded in some fashion, and a metric called a fitness function that allows each candidate to be quantitatively evaluated. These candidates may be solut

遗传算法入门报告

信息与计算科学专业基础课

Computer Graphics

摘要：

Report Of course experiment 遗传算法学课 程论文

遗传算法入门报告

遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智能计算中的关键技术。

Concisely stated, a genetic algorithm (or GA for short) is a programming

technique that mimics biological evolution as a problem-solving strategy. Given a

specific problem to solve, the

安徽大学

遗传算法期末小论文

题 目： 遗传算法的原理及其发展应用前景 学生姓名： 朱邵成 学号： Z15201030 院（系）： 电气工程与自动化学院 专业： 模式识别 教师姓名： 吴燕玲 教师所在单位： 安徽大学电气工程与自动化学院 完成时间： 2016 年 6 月

生物的进化是一个奇妙的优化过程，它通过选择淘汰，突然变异，基因遗传等规律产生适应环境变化的优良物种。遗传算法是根据生物进化思想而启发得出的一种全局优化算法。

遗传算法的概念最早是由Bagley J.D在1967年提出的；而开始遗传算法的理论和方法的系统性研究的是1975年，这一开创性工作是由Michigan大学的J.H.Holland所实行。当时，其主要目的是说明自然和人工系统的自适应过程。遗传算法简称GA(Genetic Algorithm)，在本质上是一种不依赖具体问题的直接搜索方法。遗传算法在模式识别、神经网络、图像处理、机器学习、工业优化控制、自适应控制、生物科学、社会科学等方面都得到应用。在人工智能研究中，现在人们认为“遗传

matlab遗传算法工具箱函数及实例讲解1

核心函数：

(1)function [pop]=initializega(num,bounds,eevalFN,eevalOps,options)--初始种群的生成函数 【输出参数】

pop--生成的初始种群 【输入参数】

num--种群中的个体数目

bounds--代表变量的上下界的矩阵 eevalFN--适应度函数

eevalOps--传递给适应度函数的参数

options--选择编码形式(浮点编码或是二进制编码)[precision F_or_B],如 precision--变量进行二进制编码时指定的精度

F_or_B--为1时选择浮点编码，否则为二进制编码,由precision指定精度)

(2)function [x,endPop,bPop,traceInfo] = ga(bounds,evalFN,evalOps,startPop,opts,...

termFN,termOps,selectFN,selectOps,xOverFNs,xOverOps,mutFNs,mutOps)--遗传算法函数 【输出参数】

a遗传算法导论

潜在的能量是估计有多少序列的物理阻力将形成，如果要被迫合成为一个想要得到的最优结构——耗费最小能量和最优适应性。当然了，也有时候我们不想得到在形成物种中最理想化的遗传物质结构（序列）结果的物理阻力。评估它的存在性——如果不可能的话，这样是很困难的。给定一个所需结果和理想结构（并且知道一些有关生物物理学的东西），我们就能通过计算氨基酸间彼此的相关作用力，而估计这种潜在的能量，因此，整个最优规则将是可以计算的。

这些例子指出对于候选染色体在两种不同环境里的为实现独一无二能作为标记的抽象编码序列的编码问题，而且在这种编码规则下的剩余空间有最优适度功能。一个遗传算法就是寻求一种最优适度序列的方法。 遗传算法

这个简单的遗传算法模型涉及到三种算法：选择、交叉（单向），还有变异。

选择：这种算法通过选择种群中的染色体而再造种群，染色体装配工，很多时候就像被选择性地再生产。

交叉：这种算法任意地选择一个点，然后交换结果，在两个染色体创造出两个后代的序列节点前前后后，例如，序列为10000100和11111111能在它们每三次创造出两个子代之后实现交叉，交叉就能粗糙地在两个被称为单倍体的有机体间发生交叉或者生物物理重组。

变异：这种算法是随机